>>> df[0].str.replace('[\d_]+', '') 0 A 1 B 2 C 3 D Name: 0, dtype: object # regex参数的默认值为True, 表示第一个参数为正则表达式 # 当值为False时,表示第一个参数为常规的字符串 >>> df[0].str.replace('_', '-', regex=False) 0 A-1-1 1 B-2-1 2 C-3-1 3 D-...
我们还可以使用 str.match() 方法和正则表达式来进行复杂的字符串查询。 例如,查询城市名符合正则表达式 'New.*' 的行: df_city_regex = df[df['City'].str.match('New.*')] df_city_regex AgeGenderCity 0 23 Male New York 2 36 Female New York 4 52 Male New York 5 48 Female New York ...
regex:bool型,用于设置是否将pat参数视为正则表达式进行解析,默认为True 下面是一些简单的例子: 2.2.3 利用match()判断是否以指定正则模式开头# 类似前面介绍的startswith(),不同的是,match()支持正则表达式,可以帮助掌握正则表达式的用户拓展匹配能力,其主要参数有: pat:str型,必选,用于定义要检查的字符模式,当reg...
print(df['name'].str.contains('LI', case=False)) # 0 True # 1 False # 2 True # Name: name, dtype: bool 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 参数regex:使用正则表达式模式 使用str.contains()时要记住的一件事是,默认情况下,指定为第一个参数的字符串将作为正则表达式模式进行处...
str.match(regex) 和 str.contains(regex) 返回布尔型结果。 In[28]:pattern=r'[a-z][0-9]'In[29]:pd.Series(['h1','2s4','3a','3b','c03c']).str.contains(pattern)Out[29]:0True1True2False3False4Truedtype:boolIn[30]:pd.Series(['h1','2s4','3a','3b','c03c']).str.match(pa...
match 根据指定的正则表达式对各个元素执行re.match() replace replace(pat, repl, n=-1, case=None, flags=0, regex=True) 将Series / Index中出现的pattern / regex替换为其他字符串. 等同于:`str.replace`或`re.sub` pat指原来的字符串或模式, 可以是(字符序列, 正则表达式, ...
大小写转换:Series.str.upper()/lower()/title()->Series 去除空白字符:Series.str.split()/lsplit()/rsplit()->Series 替换(正则化):Series.str.replace(old,new,regex=True or False)->Series 分割:Series.str.split(separator)->Series. Note:此时Series的每个元素是一个list,list装的是分好的元素 计...
1、Pandas的字符串处理 使用方法：先获取Series的str属性，然后在属性上调用函数；只能在字符串列上使用...
4.3. str.contains和str.match 5. 常用字符串方法 5.1. 过滤型方法 5.2. isnumeric方法 6. 问题及练习 6.1. 问题 6.2. 练习 一、string类型的性质 1. 1 string与object的区别string类型和object不同之处有三点:① 字符存取方法(string accessor methods,如str.count)会返回相应数据的Nullable类型,而object会随...
match元素匹配 pd.Series(["1", "2", "3a", "3b", "03c", "4dx"],dtype="string",).str.match(pattern) match、fullmatch和contains之间的区别在于严格性: fullmatch测试整个字符串是否与正则表达式匹配; match是否存在从字符串的第一个字符开始的正则表达式的匹配; ...